一种基于毫米波雷达点云特征的核支持向量机目标分类方法

摘要

本发明公开了一种基于毫米波雷达点云特征的核支持向量机目标分类方法，该方法首先对原始的雷达点云数据进行预处理，将雷达探测区域外的点云剔除。接着通过聚类算法将目标点云聚为一类，从而剔除噪声点云。然后结合目标的点云特点构建了由11个特征构成的特征向量，并采用核支持向量机分类器来进行训练和测试，从而实现目标分类。本发明比传统的基于毫米波雷达目标分类方法具有更高的识别准确率，对研究自动驾驶的感知能力具有重要的现实意义。